# -*- coding: utf-8 -*-
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#import jieba

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if __name__ == '__main__':
    input_text = '第一步、仔细地感受：如果你的下背部开始出现僵硬的感觉，那么就不能忽视坐垫给你带来的伤害了。如果认为这只是一个过程，慢慢练出“铁屁功”就会适应的，那么就大错特错了，不顾你身体发出的危险信号而继续的话会造成更加严重的后果。(下述)'.encode('utf-8')
    try:
      # 打开文件
      input_text = open('content.txt','rb').read()
    except Exception as es:
        print('exception::: %s' % str(es))
    # 生成对象
    mask_bg = np.array(Image.open('../static/img/bg.png'))
    wc = WordCloud(mask=mask_bg,mode='RGBA',background_color='white').generate(text=input_text.decode('utf-8'))
    # 显示词云
    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    # 保存文件
    wc.to_file('wordcloud.png')

'''
效果是不是看起来还不错，下面介绍wordcloud.WordCloud()的参数
font_path : string //字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'
width : int (default=400) //输出的画布宽度，默认为400像素
height : int (default=200) //输出的画布高度，默认为200像素
prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）
mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。
scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍。
min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小
font_step : int (default=1) //字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。
max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数
stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS
background_color : color value (default=”black”) //背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。
max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小
mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。
relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性
color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本
collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配
colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。
fit_words(frequencies)  //根据词频生成词云
generate(input_text)  //根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])   //根据词频生成词云
generate_from_text(input_text)    //根据文本生成词云
process_text(input_text)  //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])   //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。
to_array()  //转化为 numpy array
to_file(filename)   //输出到文件
'''